1、 为什么我们需要 MCP？
你是否也有过这样的抓狂时刻：想让 AI 帮你看一下本地的日志文件，或者读取一下数据库里的最新数据，却只能手动复制粘贴，不仅繁琐，而且一旦数据更新，又得重来一遍。
MCP（模型上下文协议）它提供了一种标准化的客户端-服务端架构。只要你的 AI 助手支持 MCP，就能通过这个协议，丝滑地读取本地文件、访问私有数据库或调用外部 API。
今天，我们就来剥开 MCP 的神秘外衣，从零开始，用 Node.js 搭建一个属于你自己的私人 MCP 服务器。别担心，这比你想象的要简单得多。
2、环境准备
打开终端，用下面命令检查是否安装了node js和npm
bash
node -v #检查nodejs安装
npm -v #检查npm安装创建一个mcpServer文件夹，然后在文件夹里使用npm进行初始化设置，以及安装MCP的官方SDK
kotlin
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk没有错误的话就是下面图片展示的结果 
3、核心实战与防坑指南
使用任意代码编辑器，打开mcpServer文件，创建src文件夹，新建文件index.ts文件，开始编写代码
javascript
// 1. 导入依赖
import { McpServer } from"@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from"@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
// 2. 创建服务器实例
export const server =new McpServer({
name: "my-mcp-server", // 给你的服务器起个名字
version: "0.0.1", // 版本号
});
// 3. 定义一个工具（Tool）：起名叫 "say_hello"
server.tool(
"say_hello", // 工具的名称
{ }, // 输入参数，这里为空
async ()=> {
return {
content: [{ type: "text", text: "Hello, World! From my first MCP server!" }],
};
}
);
// 4. 启动服务器
async function main(): Promise<void> {
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
}
// 5. 执行启动
main().catch((error: Error) => {
console.error("Server startup failed:", error);
process.exit(1);
});这里编写的第一个初始mcp，是实现调用说Hello World的工具。
使用下面命令进行编译：
css
npx tsc index.ts --outDir build --target ES2020 --module commonjs --esModuleInterop在编译阶段，你可能会和我一样踩中两个坑： 第一个报错是没有安装TypeScript编译器，可以使用下面命令安装编译器
npm install typescript第二个报错是缺少 Node.js 的类型定义，可以使用下面命令安装类型定义
css
npm install --save-dev @types/node
然后使用上面的命令重新编译即可。 
运行文件，这里注意路径和文件名！运行后会卡在这里！
bash
node build/index.js4、见证奇迹
重新开一个终端窗口，这里使用下面命令运行 Inspector（这是MCP官方提供的交互式调试和测试工具），连接到刚刚启动的 MCP 服务器，然后会启动服务，以及给一个session token
bash
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
打开浏览器运行 localhost:6274，打开MCP Inspector，选择设置，在最后输入session token，然后点击连接就可以看到成功了。 
打开右侧的Tools，选择List Tools ，找到刚刚写的mcp，直接运行在下面就可以看到结果啦。 
进阶玩法
下图是MCP代码的流程图，可以参考学习一下 
这里我又用Ai写了一个简单的MCP工具，可以实现运行工具打开百度搜索指定的信息。 
下图是测试结果： 
5、总结
到这里搭建 MCP 服务器就完成了，MCP的本质其实就是赋予 AI 行动能力。顺着这个思路，你可以把自己的笔记、本地的 MySQL 数据库、甚至是家里的智能家居 API，全部打包成 MCP 工具，喂给你的 AI 助手。到那时，AI 就不再只是一个聊天窗口，而是真正懂你、能帮你处理私人事务的超级助理。
你打算用 MCP 把什么工具接入给你的 AI 呢？ 欢迎在评论区留下你的脑洞，如果遇到报错或者配置问题，也随时在评论区找我交流。
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